Analisa yang kompleks sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan bisnis suatu perusahaan. Untuk mendukung proses analisa tersebut, digunakan data warehouse yang dianggap efektif membantu proses analisis, perancangan dan pengambilan keputusan bisnis. Umumnya perusahaan akan membangun data warehouse untuk menyimpan data operasional yang berguna dalam proses analisa bisnis, sehingga informasi yang diinginkan perusahaan dapat diperoleh dengan lebih mudah. Pada penelitian ini akan dilakukan proses perancangan dan implementasi data warehouse, yang menggunakan database northwind sebagai sumber datanya. Untuk merancang data warehouse, digunakan metode nine-step design methodology dan Pentaho Data Integration Software untuk proses implementasinya. Dari hasil perancangan dan implementasi tersebut akan terbentuk sebuah tabel fakta penjualan yang berisi informasi – informasi yang berguna untuk membantu analisis dan pengambilan keputusan bisnis perusahaan, yang pada penelitian ini divisualisasikan dengan menggunakan aplikasi Microsoft Power Business Intelligence.

LPD Penarukan merupakan salah satu lembaga keuangan yang memberikan pinjaman kredit kepada masyarakat di kawasan desa adat Penarukan, Provinsi Bali. Penelitian ini bertujuan untuk membantu petugas kredit dalam mengklasifikasikan kredit yang diajukan oleh calon debitur berdasarkan analisis character, capacity, capital, collateral, dan condition of economic dengan mengembangkan sistem klasifikasi kredit dengan studi kasus pada LPD Penarukan menggunakan algoritma C4.5 dengan bagging teknik. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan, sistem yang dibangun mampu melakukan proses pengklasifikasian data kredit yang ditunjukkan dengan hasil pengujian usability memberikan komponen learnability memiliki nilai rata-rata 78,2%, komponen memoriability memiliki nilai rata-rata 74,07%. Komponen efisiensi mendapat nilai rata-rata sebesar 83,70%, komponen error mendapat rata-rata 82,22%, komponen kepuasan mendapat nilai rata-rata 83,89%. Pengujian juga dilakukan dengan menghitung akurasi dan skor F1 menggunakan algoritma C4.5 dengan teknik bagging yang menghasilkan nilai akurasi 81,87% dan skor F1 89,62%.